利用深度学习模型的注意力机制
对LaTex公式进行识别，本项目利用的是tensorflow
可以快速识别图片的latex公式，可以免除打LaTex公式太烦等
包括以下部分
1. 搭建环境
Linux
Mac
2. 开始训练
生成小数据集、训练、评价
生成完整数据集、训练、评价
3. 可视化
可视化训练过程
可视化预测过程
4. 评价
5. 模型的具体实现细节
总述
数据获取和数据处理
模型构建
6. 踩坑记录
win10 用 GPU 加速训练
如何可视化Attention层
2022-05-07 21:05:49
44.46MB
已创建MFeval（魔术公式评估），以提供一种强大的方法来评估Magic Formul轮胎模型。 该工具箱包含具有相同名称（mfeval.m）的函数，该函数用于使用Magic Formula 5.2、6.1或6.2方程评估轮胎属性文件。 轮胎属性文件（.tir）包含魔术公式参数，这些参数定义了轮胎的力和力矩特性。
2022-04-09 09:42:54
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formula one 6 类似excel的小控件，含10个例子程序。
2022-02-12 09:06:23
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虽然可以为许多常见形状的线圈找到电感的闭式表达式，但此工具允许您预测任意形状的线圈的电感。 该工具用于“智能编织”传感器的开发。 这是 Richard Dengler 描述的技术的数值实现“作为曲线积分的线环自感” ( http://arxiv.org/abs/1204.1486 ) 请注意，使用此脚本完成的计算可以使用免费软件 FastHenry2 ( http://www.fastfieldsolvers.com/products.htm#fasthenry2 ) 更快地进行计算。 为 FastHenry2 生成 Smart Braid Geometry 的脚本可从以下网址获得：
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/62507-self-inductance-of-smart-braid-fiber-enhanc
2021-12-22 17:02:30
8KB
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Formula_Function_JAVA_JavaScript.prpt
2021-11-27 10:48:29
6KB
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